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BAT + Google的一线技术大咖授课-机器学习第九期

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课程目录
1-9
第1课 回归问题与应用.mp4
第2课 决策树与树集成模型.mp4
第3课 SVM.mp4
第4课 最大熵与EM算法(上).mp4
第4课 最大熵与EM算法(下).mp4
第5课 机器学习中的特征工程处理.mp4
第6课 多算法组合与模型最优化.mp4
第7课 sklearn与机器学习实战.mp4
第8课 高级工具xgboost_lightGBM与建模实战.mp4
第9课 电商推荐系统.mp4
10-18
第10课 聚类.mp4
第11课 聚类与推荐系统实战.mp4
第12课 贝叶斯网络.mp4
第13课 隐马尔科夫模型HMM.mp4
第14课 主题模型.mp4
第15课 神经网络初步.mp4
第16课 卷积神经网络与计算机视觉.mp4
第17课 循环神经网络与自然语言处理.mp4
第18课 深度学习实践.mp4
其他
概率论.mp4
凸优化.mp4
微积分.mp4
线性代数.mp4
资料
4次数学预习课讲义
第10课
第11课
第12课
第13课
第14课
第15课
第16课
第17课
第18课
第1课
第2课
第3课
第4课
第5课
第6课
第7课
第8课
第9课
天池电力AI大赛数据及代码
学员课程笔记

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